《机器学习方法开启了对正在追求的整类固态电池材料的洞察力》

  • 来源专题:新能源汽车
  • 编译者: 王晓丽
  • 发布时间:2023-06-09
  • 杜克大学的一个研究小组和他们的合作者已经发现了使一类叫做argyrodites的化合物成为固态电池电解质和热电能源转换器的有吸引力的候选者的原子机制。



    这些发现和用于制造它们的机器学习方法,可能有助于为家庭电池墙和快速充电的电动汽车等应用开创一个新的能量存储时代。


    该成果于5月18日在线发表在《自然材料》杂志上。


    "杜克大学机械工程和材料科学副教授Olivier Delaire说:"这是一个以前没有被破解的难题,因为这种材料的每个构件都非常大和复杂。"我们已经找出了原子层面的机制,这些机制导致这整类材料成为固态电池创新领域的一个热门话题。"


    随着世界朝着建立在可再生能源基础上的未来发展,研究人员必须开发新的技术来储存和分配能源给家庭和电动汽车。虽然到目前为止的标准是含有液体电解质的锂离子电池,但鉴于其相对较低的效率和液体电解质偶尔起火和爆炸的亲和力,它远远不是一个理想的解决方案。


    这些限制主要来自于锂离子电池内的化学反应性液态电解质,它允许锂离子在电极之间相对不受约束地移动。虽然对移动电荷很有帮助,但液体成分使它们对高温很敏感,可能导致降解,最终导致失控的热灾难。


    许多公共和私人研究实验室正在花费大量的时间和金钱来开发由各种材料组成的替代性固态电池。如果设计正确,这种方法提供了一个更安全、更稳定的设备,并具有更高的能量密度--至少在理论上是这样。


    虽然还没有人发现一种商业上可行的固态电池方法,但其中一个主要的竞争者依赖于一类被称为argyrodites的化合物,其名字来源于一种含银的矿物。这些化合物由特定的、稳定的晶体框架构建而成,这些框架由两种元素组成,第三种元素可以在化学结构中自由移动。虽然一些配方,如银、锗和硫是天然存在的,但一般的框架足够灵活,研究人员可以创造出一系列广泛的组合。


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